Blog

온톨로지는 문서 AI에서 개념 설명이 아니라 의미를 고정하는 규칙입니다. 한국딥러닝은 OCR·Parser·KIE 이후, RAG와 AI 에이전트가 흔들리지 않도록 실무형 온톨로지를 제시합니다.

멀티모달 AI는 왜 기업 AX의 핵심이 되는가. 한국딥러닝이 문서·표·이미지를 함께 이해하는 멀티모달 AI의 의미와 문서 자동화에서의 실제 역할을 정리한다.

생성형 AI 시대에도 문서 업무가 느린 이유는 무엇일까. 한국딥러닝이 OCR·Parser·문서 구조화 관점에서 문서 AI 병목의 본질과 해결점을 정리한다.

현대모비스 원가계산서 자동화 사례. OCR·KIE·Parser로 표 구조를 인식해 정형 데이터로 전환하고, RAG·AI 에이전트가 작동하는 문서 AI 인프라를 구축한 배경을 살펴봅니다.

강동경희대병원 환자기록 자동화 사례. DEEP OCR을 통해 비정형 처방전과 의무기록 OCR 정확도를 95% 이상으로 높이고 처리 시간을 1초로 단축한 의료 AI 도입 성과를 분석합니다.

131억 원 규모 경기도청 생성형 AI 플랫폼 구축 사례. DEEP Parser가 어떻게 HWP·PDF 문서를 AI가 이해하는 데이터로 바꿨는지 분석합니다.

한국딥러닝 시리즈A 120억 투자 완료. 산업은행이 시리즈A 마지막으로 50억을 집행했다. 문서 AI를 넘어 워크플로우 자동화로 가는 한국딥러닝의 다음 단계. 워크플로우 자동화로 확장하는 한국딥러닝의 기술 전략과 2026년 로드맵을 정리했다.

ChatGPT 그룹 채팅 기능이 공개되며 AI 협업 방식이 변화하고 있다. 기업 환경에서 문서 AI 결과를 함께 검토하고 실시간으로 토론하는 활용 가능성을 살펴본다.

Parsing 결과의 차이가 기업 자동화 품질을 결정한다. Gemini와 DEEP Agent Lab의 FTA 문서 Parsing 실험을 통해 정확도·안정성 차이를 분석했다.

OCR 하나의 차이가 기업 자동화 품질을 결정한다. ChatGPT와 DEEP Agent Lab의 실제 신고서 OCR 실험을 통해 정확도·안정성 차이를 분석했다.

한국 근로자의 63.5%가 생성형 AI를 사용하지만, 조직의 문서 90% 이상은 여전히 AI가 읽지 못하는 비정형 데이터입니다. AI 생산성을 가로막는 핵심 병목인 ‘문서 구조화’ 문제와 이를 해결하는 한국딥러닝의 문서 AI 인사이트를 소개합니다.

2025년 연말 쇼핑 시즌, 소비자의 77%가 생성형 AI를 활용할 계획이다. KDL은 문서 디지털화 기술로 리테일의 데이터 격차를 해소하고 있다.

Nutanix 제7차 엔터프라이즈 클라우드 인덱스 보고서에 따르면, 전 세계 공공부문 94%가 생성AI를 이미 활용 중입니다. 생산성·효율성 향상과 보안·인프라 개선이 동시에 요구되는 지금, 한국딥러닝이 바라보는 공공 AI 전환의 방향을 짚어봅니다.

공공기관의 91% 문서는 여전히 AI가 읽지 못하는 HWP·PDF 형식에 머물러 있다. 한국딥러닝의 내부망 전용 문서 AI 솔루션(DEEP OCR·Parser·Docs)은 비정형 행정문서를 AI가 이해할 수 있는 포맷으로 변환해 보안성과 효율성을 함께 높인다.

한 공공기관은 한국딥러닝의 AI 문서 자동화 솔루션 DEEP Parser를 도입해, HWP·PDF 등 비정형 행정문서를 자동으로 디지털화하고 구조화된 데이터로 변환하는 체계를 구축하고 있습니다. 수작업 없이 정밀한 문서 구조 인식 기반 아카이빙으로, 공공 지식의 디지털 전환을 실현한 사례를 소개합니다.

보험사 콜센터가 왜 Parser를 먼저 도입하는지 아시나요? 문서 처리 자동화, 상담 효율, 고객 경험 개선까지, Parser가 만드는 변화를 소개합니다.

AI 시대에도 SEO는 여전히 중요합니다. 다만 이제는 SAO(Search AI Optimization)로 확장되어야 합니다. B2B·B2G 기업의 관점에서 SEO와 SAO의 차이, 전략, 그리고 DEEP Parser 같은 문서 이해 AI가 필요한 이유를 글로 정리했습니다.

생성형 AI가 제대로 답하려면, 단순 텍스트 인식이 아니라 문서를 구조적으로 이해하는 Parser가 필요합니다. OCR과의 차이, LLM·RAG와의 연결, 산업별 사례까지 쉽게 풀어 설명합니다.

Parser는 단순히 글자를 추출하는 OCR을 넘어, 문서의 구조와 의미를 이해해 AI가 활용할 수 있는 데이터로 변환합니다. 기업 문서 자동화의 핵심 기술입니다.

서울에 첫 지사를 세운 오픈AI, 그 숨은 이유와 한국이 얻을 기회는? 챗GPT 이용자 수, 반도체, 정부 전략이 만든 AI 허브의 미래를 살펴봅니다.

2025년 AI 산업의 핵심 트렌드를 정리합니다. 생성형 AI, LLM, SLM, AI 윤리, 데이터 품질, 산업별 AI 도입 효과, 수익화 전략까지. 기업이 주목해야 할 생성형 AI의 방향성과 실행 전략을 총정리한 블로그 포스트입니다.

2025년 기획재정부는 공공기관 AI 활용 활성화 방안을 발표했습니다. AI 전담 조직 신설부터 예산 지원, 성과 평가까지 공공 영역의 디지털 전환 전략을 실제 사례와 함께 살펴봅니다.

생성형 AI가 직면한 ‘데이터 고갈’ 문제와 데이터 라이선스 경쟁 현황을 분석하고, 한국딥러닝 Parser가 어떻게 학습 데이터 품질을 높이는지 소개합니다.

딥시크 사태 이후 한국 정부는 본격적인 AI 인프라 전략을 발표했습니다. GPU 확보, 국산 LLM 육성, 데이터 주권 확보 등 AI 중심국가로 도약하기 위한 정책 전환의 핵심 내용을 정리했습니다. 지금이 AI 주권의 골든타임입니다.

문서를 읽는 것이 아니라, 문명을 해석하는 일을 합니다.

제조업의 미래는 AI와 GPU가 이끕니다. 스마트팩토리, 예측 유지보수, 생성형 AI까지… 지금 국내 제조 현장에 필요한 모든 제조 AI 전략과 도입 가이드를 확인해보세요.

공공 AI 도입이 본격화되고 있습니다. 초거대 AI, RAG 기술, 입찰 데이터 트렌드, 실증 사례, 정부 가이드라인 등 공공기관 AI 활용의 현재와 미래를 한눈에 정리했습니다.

AI OCR을 활용해 문서 정보를 자동으로 추출하고, RPA로 검증한 뒤 ERP 시스템에까지 자동 입력하는 전 과정을 안내합니다. 반복 입력 업무를 줄이고, 데이터 정확도를 높이고자 하는 실무자라면 이 글을 통해 실제 기업 사례와 적용 팁, 보안·포맷 설계까지 한눈에 확인할 수 있습니다. OCR 도입을 넘어서, 전체 프로세스 자동화를 고민 중인 기업이라면 반드시 참고해야 할 가이드입니다.

AI 개발팀에서 자주 벌어지는 ‘보고, 연락, 상의’의 공백. 정보 흐름이 막힐 때 프로젝트는 어떻게 흔들리는가? 사례와 실험 중심으로 풀어낸 실무형 문제 분석

AI 개발팀에서 팀장과 실무자가 느끼는 미묘한 차이는 왜 발생할까요? 현실적인 사례와 재미있는 접근으로 이 문제를 해결하는 방법을 공유합니다.

생성형 AI가 병원 내 행정 업무의 24%를 자동화할 수 있다는 연구가 나왔다. 하지만 AI가 똑똑해지려면 먼저 문서를 "읽는 능력"부터 갖춰야 한다. 의료 행정 혁신의 핵심은 바로 OCR이다.

OCR 도입을 고려 중이라면, 확장자별 차이를 반드시 이해해야 합니다. PDF, JPG, HWP 등 파일 구조에 따라 인식 정확도, 전처리 방식, 자동화 전략이 달라집니다. 실무 중심의 OCR 도입 가이드를 확인해보세요.

구글이 태양과 별처럼 작동하는 ‘핵융합 에너지’에 사상 최대 규모의 민간 전력 구매 계약을 체결했습니다. 커먼웰스 퓨전 시스템즈(CFS)와의 이번 협업을 통해 200MW 규모의 무탄소 전력을 확보하고, 첫 상업용 핵융합 발전소 상용화를 앞당기려는 전략입니다. 핵융합이 무엇인지, 왜 중요한지, 구글이 어떻게 미래 에너지 포트폴리오를 구성하고 있는지 누구든 이해할 수 있도록 쉽게 풀어 설명합니다. 청정에너지, AI 전력 문제, 지속가능한 기술의 미래가 궁금하다면 이 글로 정리해보세요.

AI OCR 도입을 고민 중이신가요? 문서 자동화의 핵심 기준부터 체크리스트, 성공·실패 사례까지, 실무자가 직접 정리한 완벽 가이드를 확인하세요.

Z세대가 AI 컴패니언과 감정 교류하는 시대, 그 가능성과 윤리적 위험을 살펴봅니다. 감정 의존, 관계 대체, 청소년 보호 기준 등 반드시 짚어야 할 핵심 이슈를 한눈에 정리했습니다. AI 윤리 설계와 사용자 교육의 새로운 기준을 찾아봅니다.

왜 같은 일을 두 번, 세 번 하게 될까요? AI 개발팀의 재작업 악순환을 끊은 실전 전략을 공개합니다. 요구사항 정의부터 협업 체계까지, 검증된 프로세스로 개발 효율성 극대화하세요.

소버린 AI, 이제는 국가의 미래를 넘어 모든 기업의 핵심 전략입니다. 이 글은 소버린 AI의 정확한 정의부터 필요성, 기술적 접근법, 한국 정부 정책 방향, 기업 실무 적용 포인트까지 한 번에 정리한 실전형 전략 가이드입니다.

복잡한 아랍어 손글씨도 99.2% 정확도로 인식한 AI 기술, 그 원리와 함께 한국어 OCR 자동화까지 어떻게 연결되는지 살펴봅니다.

OCR 정확도는 단순한 엔진 성능이 아니라, 입력 데이터의 조건에 따라 크게 달라집니다. OCR 기술의 실제 인식 성능을 좌우하는 5가지 요소를 분석하고, 이를 해결하는 방법까지 안내합니다.

OCR 기술, 어디까지 왔을까요? 한국딥러닝의 DEEP OCR +는 단순 텍스트 인식을 넘어 문서의 의미까지 파악하는 VLM 기반 문서 AI입니다. 온프레미스 제공, 보험·금융권 도입 사례, 보도 이후 사용자 급증 등 실제 시장에서 검증된 기술력을 지금 확인해보세요.

한국딥러닝 VLM OCR의 구조와 실전 성능을 밝힌 인터뷰가 공개됐습니다. 손글씨, 줄임말, 비정형 문서까지 자동 인식하는 문서 AI의 진화, 그리고 의미 기반 추론 기술이 어떻게 실무에 적용되는지 정리해드립니다.

B기관은 한국딥러닝의 AI 문서 자동화 솔루션 DEEP OCR+를 도입해, 학내 신문 PDF와 고문서 이미지 등 비정형 인문자료를 자동으로 텍스트화하고, 디지털 지식 플랫폼과 연동하는 체계를 구축하고 있습니다. 수작업 없이 정확하고 빠른 OCR 기반 아카이빙으로, 인문 지식의 디지털 전환을 실현한 사례를 소개합니다.

문서 OCR과 자연이미지 OCR은 대상, 구조, 인식 방식이 완전히 다릅니다. 이 글에서는 두 기술의 개념부터 실제 적용 방식, 정확도 비교, 최신 트렌드, 도입 시 고려사항까지 전문가 시선으로 차근차근 설명합니다.